お知らせ (new)

2016:1月1日: 川津 敏比沽:天体写真館 :今年もよろしくお願いします:

2016年1月1日あけましておめでとうございます。
積年の課題であったピント合わせは機材写真紹介の通り
自動ピント装置β-SGRの導入で成功率が上がりました。
今までいろいろ試行錯誤を重ねてきましたが
やっと最終形のシステムとなりました。天体写真を始めて22年いやー長かった。
あとは天気次第、月明かりのない週末は必ず遠征、よい写真を撮り続けたいと思
いますので今後ともよろしくお願いいたします。


はじめまして

開発言語は主にPerlですが java javascript c c++ python ruby なども使用します

また開発環境はServer 関係はFreeBSD(Unix)serverで行っています

WEB開発環境はUbuntu(Linux)serverで行っています

WEB Page開発

a) SpaceBlog の開発 :現在開発中

b)>CGI-LIB を使わないfreelist:現在開発中(掲示板:現在試験運用)

Hayabusa2

c) Hayabusa2

R&D

d)
Deep learningで画像認識
「Deep learning」に関する記事:https://lp-tech.net/tags/Deep%20learning
Deep learningで画像認識①:https://lp-tech.net/articles/j4xoo
Deep learningで画像認識②:https://lp-tech.net/articles/frQNo
Deep learningで画像認識③:https://lp-tech.net/articles/fbf5j
Deep learningで画像認識④:https://lp-tech.net/articles/LVB9R
Deep learningで画像認識⑤:https://lp-tech.net/articles/gjZvu
世の中に出回っている機械学習のライブラリには、いくつか種類があります。 よく知られているものを挙げると、
・Tensorflow (開発元:Google)
・Theano (開発元:モントリオール大学)
・Chainer(開発元:Preferred Networks(日本))
・Caffe(開発元:Berkeley Vision and Learning Center)
・Scikit-learn(開発元:David Cournapeau)
これらは、python向けのDeep Learningのライブラリを持っています。

Deep learningで画像認識⑥:https://lp-tech.net/articles/KVMVb
Deep learningで画像認識⑦: https://lp-tech.net/articles/Y56uo
Deep learningで画像認識⑧:https://lp-tech.net/articles/ks8F9

ISS関連

ISS(ISSの管制等)ストリーミング:ISSの2D位置情報
(1) ISS(ISSの管制等)の画像はリアルタイムでストリーミングされています

(2) NASATVにて(ISSの管制)はストリーミングされています

(3) ISSの2D位置情報




地図の中心座標  :
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経度[Lng]



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